Nvidia Corp (NASDAQ:NVDA, XETRA:NVD)는 Vera CPU 아키텍처에 대해 가장 상세한 정보를 제공한 이후, 진화하는 AI 서버 CPU 시장의 경쟁에 주목하고 있습니다. Bank of America는 AI 인프라 성능을 어떻게 측정해야 하는지에 대한 논쟁이 심화되고 있다고 강조했습니다.

고객들에게 보낸 보고서에서 해당 은행은 신흥 경쟁이 에이전트형 AI (agentic AI)에 대한 두 가지 서로 다른 접근 방식에 집중되어 있다고 기술했습니다. Nvidia는 "에이전트 작업 완료 시간 (time-to-complete-an-agent)"을 단축하는 데 집중하는 반면, Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD)는 "랙당 에이전트 수 (number-of-agents-per-rack)"를 강조하고 있습니다. Bank of America는 서버 CPU의 전체 시장 규모 (total addressable market)가 2030년까지 약 1,700억 달러로 확대될 수 있다고 추정합니다.

분석가들에 따르면, Nvidia의 Vera 아키텍처는 88개의 맞춤형 ARM 기반 Olympus 코어를 1.2TB/s의 메모리 대역폭(memory bandwidth) 및 3.4TB/s의 온다이 패브릭 대역폭(on-die fabric bandwidth)과 결합합니다. 이 회사는 에이전트형 AI (agentic AI) 워크로드가 더욱 보편화됨에 따라 CPU 지연 시간 (latency), 메모리 응답성 (memory responsiveness) 및 GPU 활용도 (utilization)가 점점 더 중요해질 것이며, 이에 따라 더 빠른 코어당 성능이 핵심적인 이점이 될 것이라고 주장합니다.

Bank of America는 Nvidia의 설계가 Rubin GPU, 네트워킹 및 스토리지 기술을 포함한 자사의 AI 플랫폼 전반에 걸친 광범위한 공동 설계 (co-design) 전략을 반영한다고 언급했습니다.

이 보고서는 목요일에 예정된 AMD의 AI Day를 앞두고 나왔으며, Bank of America는 AMD가 AI 인프라 성능에 대한 자체적인 견해를 제시할 것으로 예상하고 있습니다. AMD는 개별 에이전트의 속도에 집중하기보다, 랙 수준의 처리량 (rack-level throughput)과 더 많은 동시 AI 워크플로우를 지원할 수 있는 능력에 중점을 둘 것으로 보입니다.

분석가들은 AMD가 모델링된 100킬로와트 (100-kilowatt) 배치 환경에서 자사의 현재 EPYC 9965 (Turin) 프로세서가 Nvidia Vera 기준점 대비 약 2.4배의 랙 수준 처리량을 제공한다고 추정하고 있으며, 차기 EPYC 6 (Venice) 플랫폼은 최대 3.3배의 처리량을 제공할 것으로 전망된다고 언급했습니다.

성능 지표를 넘어, Bank of America는 이러한 경쟁이 ARM과 x86 프로세서 사이의 더 광범위한 아키텍처 (Architectural) 논쟁을 반영한다고 밝혔습니다. Nvidia의 접근 방식은 더 높은 싱글 스레드 (Single-thread) 성능이 AI 에이전트 (AI agent) 실행을 개선한다면 프로세서 아키텍처는 덜 중요하다는 점을 시사하는 반면, AMD와 Intel은 x86이 오랫동안 구축된 소프트웨어 생태계 (Software ecosystem)와 엔터프라이즈 애플리케이션 (Enterprise applications)과의 호환성을 통해 우위를 유지할 것이라고 주장할 것으로 예상됩니다.

Bank of America는 투자자들에게 핵심적인 질문은 향후 AI 배포가 개별 AI 에이전트가 작업을 완료하는 속도에 의해 더 많이 제약받을 것인지, 아니면 고정된 전력 예산 (Power budget) 내에서 동시에 작동할 수 있는 AI 에이전트의 수에 의해 더 많이 제약받을 것인지 여부라고 기술했습니다. 이 회사는 AMD의 다가오는 이벤트가 단순한 벤치마크 (Benchmark) 비교보다는 그러한 논의를 형성하는 데 집중할 것으로 기대하고 있습니다.

Nvidia 주가는 3% 상승한 214달러를 기록하며, 올해 들어 지금까지 거의 15%의 상승폭을 나타냈습니다.